[ET단상]선제적 의료 제공을 위한 세 가지 데이터 분석 전략

주재영 SAS코리아 대표

코로나19 팬데믹이라는 세계적 공중 보건 비상사태를 겪으면서 정부와 의료계에서는 국민 건강을 효과적으로 보호하기 위해 인공지능(AI)을 활용한 체계적 정보 분석의 중요성이 커지고 있다. 질병의 발생 배경, 확산 양상, 환자의 증상과 감염 경로 등의 산발적 데이터를 AI로 분석해 선제적 방역과 질병 예방이 가능하기 때문이다.

데이터·AI 선두 기업 SAS의 2024년 AI 시장 전망에 따르면, 공중 보건 분야의 기술이 현대화되면서 데이터 분석이 공중 보건 개입 요소를 예측하는데 필수 요소로 자리 잡고 있다. 실제로 많은 공중 보건 및 의료 기관들이 SAS의 AI·데이터 분석 플랫폼을 이용해 신뢰할 수 있는 의료 혁신을 만들어가고 있다.

공중 보건 문제를 선제적으로 대응하고 해결하기 위해서는 데이터 분석을 통해 도출된 인사이트를 공중 보건 현장에 잘 적용할 수 있는 전략적 접근이 필요하다.

첫째, 노후화된 공중 보건 데이터 시스템을 현대화해야 한다. 코로나 팬데믹 당시 많은 정부 및 의료 기관이 비효율적인 데이터 수집 방법과 통합되지 않은 개별 데이터 등으로 신속하고 효과적인 대응에 어려움을 겪었다.

반면, 데이터 분석 체계를 갖추고 있던 LA 카운티 보건국은 코로나19 대시보드를 신속히 구축해 입원 건수, 환자 입퇴원 상태, 응급실 방문 건, 테스트 결과 등의 지표를 반영해 보다 효율적인 환자 및 팬데믹 관리가 가능했다. 법을 준수하면서 질병 및 환자 관련 데이터를 효과적으로 관리하고, 공유하고, 분석할 수 있는 시스템을 갖춰 의료기관과 관련 정부 부처 등이 협업할 수 있는 체계가 마련되어야 예상치 못한 공중 보건 위협에 신속하게 대응할 수 있다.

둘째, 질병 예측 수준을 높일 수 있는 첨단 기술을 데이터 분석에 활용해야 한다. 기술 혁신으로 대규모 빅데이터 분석이 가능해지고 이미지와 텍스트 분석, 생성형 AI 기반 분석 등을 이용해 과거에는 어려웠던 분석 작업이 실현되고 있다.

예를 들어, 미국 네바다 주는 2016년부터 SAS와 '건강한 네바다 프로젝트'를 진행 중이다. 이 프로젝트는 네바다 주민 5만명 혈액 샘플을 통해 200테라바이트에 달하는 유전 및 건강 기록 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 추출해 인구 집단의 건강 특성 간의 상관관계를 파악한다. 이를 통해 암 환자의 재발 가능성을 사전에 진단하거나 관련 질병의 발병을 예측해 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 있다. 이처럼 첨단 기술을 적극적으로 활용하면 많은 질병에 대해 선제적 추적과 관찰이 가능해져 궁극적으로 국민의 건강한 삶으로 이어진다.

마지막으로, 모든 담당자가 쉽게 정보에 접근해 의사결정을 내릴 수 있는 환경을 조성해야 한다. 팬데믹과 같은 긴급 상황에서는 신속한 의사결정과 대응력이 중요하기 때문에, 이를 지원할 수 있는 데이터 분석 시스템이 필요하다.

예를 들어, 텍사스주 보건서비스부(DSHS)는 SAS와 협력해 인플루엔자의 주 전역 확산을 추적하고 예측하기 위한 공중 보건 대시보드를 개발했다. 이를 통해 공무원들은 질병 확산을 더 잘 예측하고 예방 접종 필요 지역에 자원을 효율적으로 배분할 수 있었다. 데이터 분석 결과를 시각화하거나 직관적인 인터페이스를 통해 컴퓨터 시스템에 대한 전문 지식이 없는 담당자들도 쉽게 데이터 분석을 수행하고 인사이트를 활용할 수 있어야 위기 상황에 빠르게 판단하고 대처할 수 있다.

공중 보건 관리 분야에서 데이터 분석을 통해 인사이트를 확보하는 것은 의료 서비스 혁신의 올바른 방향을 수립하고 의사결정을 내릴 수 있는 토대가 된다. AI, 머신러닝(ML) 등의 첨단 기술을 활용한 데이터 접근은 앞으로의 보건 관리에 있어 매우 중요한 역할을 할 것이다. 데이터 분석을 통해 암이나 당뇨병 등 중증질환 및 팬데믹에 선제적으로 대응할 수 있는 역량을 높이고, 의료 서비스의 질을 향상시켜 보다 건강한 사회를 만들어 나가길 바란다.

주재영 SAS코리아 대표 KRContactCenter@sas.com